สกิป เลเวนส์ ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาด สื่อและความบันเทิง Quantum – ซีรีส์สัมภาษณ์

สกิป เลเวนส์ เป็นผู้นำผลิตภัณฑ์และนักยุทธศาสตร์ AI ที่ Quantum ซึ่งเป็นผู้นำในการจัดการข้อมูลสำหรับ AI และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เขารับผิดชอบในการขับเคลื่อนการมีส่วนร่วม ความตระหนัก และการเติบโตของโซลูชันแบบ end-to-end ของ Quantum ทั่วทั้งอาชีพของเขา ซึ่งรวมถึงการทำงานที่ Apple (AAPL ), Backblaze, Symply และ Active Storage – เขาได้ประสบความสำเร็จในการนำการตลาดและการพัฒนาธุรกิจ การเผยแพร่ผลิตภัณฑ์ใหม่ การสร้างความสัมพันธ์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลัก และขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้

Quantum มอบโซลูชันการจัดการข้อมูลแบบ end-to-end ที่ช่วยให้องค์กรจัดการ ขยาย และปกป้องข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์วิดีโอและเสียง ในระดับที่กว้างขวาง เทคโนโลยีของ Quantum มุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า ทำให้ธุรกิจสามารถดึงคุณค่าออกมาและตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล พลตฟอร์มของ Quantum เสนอโซลูชันที่ปลอดภัย มีความสามารถในการปรับขนาด และยืดหยุ่น โดยรวมโครงสร้างพื้นฐานที่ตั้งอยู่กับคลาวด์ องค์กรสามารถจัดการการเติบโตของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความปลอดภัยและความยืดหยุ่นทั่วทั้งวงจรชีวิตของข้อมูล

คุณสามารถให้ภาพรวมของแนวทางของ Quantum ในการจัดการข้อมูลโดยใช้ AI สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หรือไม่?

โดยการช่วยให้ลูกค้าผสมผสาน AI และ ML เข้ากับการดำเนินธุรกิจหลัก Quantum ช่วยให้ลูกค้าจัดการและปลดปล่อยคุณค่าที่มีความหมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการสร้างเครื่องมือ AI/ML ของตนเอง บริษัทต่างๆ สามารถเปลี่ยนจากการจัดการกับกระแสข้อมูลและเนื้อหาที่เพิ่มขึ้นเป็นการใช้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและขยายความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในทุกขั้นตอนของการดำเนินธุรกิจ

เทคโนโลยี AI ของ Quantum วิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างไร และ有什么นวัตกรรมหลักที่ทำให้แพลตฟอร์มของคุณแตกต่างจากคู่แข่ง?

ในขั้นตอนแรกของการนำ AI/ML มาใช้ องค์กรหลายแห่งพบว่ากระบวนการทำงานของตนกลายเป็น混乱และไม่เชื่อมต่อ และอาจสูญเสียติดตามข้อมูลของตน ทำให้ยากต่อการบังคับใช้มาตรฐานความปลอดภัยและความคุ้มครอง

เราได้พัฒนา Myriad ซึ่งเป็นระบบจัดเก็บไฟล์แบบซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงและเป็นสภาพแวดล้อมของแฟบริกอัจฉริยะ เพื่อตอบสนองต่อความท้าทายของการรวม AI/ML ไว้ในกระบวนการทำงานและกระบวนการทำงานที่มีประสิทธิภาพสูง – โดยรวมกระบวนการทำงานโดยไม่มีข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์และระบบอื่นๆ Myriad เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนจากฮาร์ดแวร์และข้อจำกัดของระบบเก่า และได้รับการออกแบบด้วยเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลและคลาวด์ใหม่ๆ ทั้งหมด โดยขับเคลื่อนโดยไมโครเซอร์วิสและจัดทำโดย Kubernetes เพื่อให้เป็นระบบที่มีประสิทธิภาพสูงและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงและต้องการการแทรกแซงจากผู้ดูแลระบบน้อยที่สุด

การผสมผสาน Myriad กับระบบจัดเก็บวัตถุแบบคลาวด์ของเรา ActiveScale ช่วยให้องค์กรสามารถเก็บรักษาและอนุรักษ์ข้อมูลขนาดใหญ่และเนื้อหาที่ใหญ่ที่สุดได้ การรวมกันนี้ให้โซลูชันการจัดการข้อมูลแบบ end-to-end ที่แท้จริงสำหรับ AI pipelines ของลูกค้า นอกจากนี้ เมื่อรวมกับโซลูชัน CatDV ของเรา ลูกค้าสามารถติดป้ายกำกับและแค็ตตาล็อกข้อมูลเพื่อเพิ่มคุณค่าและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และ AI

คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ AI กับการเฝ้าระวังวิดีโอในการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกที่ปารีส และเหตุการณ์หรือองค์กรขนาดใหญ่อื่นๆ ที่ใช้เทคโนโลยีนี้หรือไม่?

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถพัฒนาการกระทำที่ซ้ำกันเพื่อระบุรูปแบบที่น่าสนใจในวิดีโอและดึงข้อมูลเชิงลึกจากกระแสวิดีโอที่มีขนาดใหญ่และรวดเร็วกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ การเฝ้าระวังวิดีโอสามารถใช้ AI เพื่อจับและแจ้งเตือนพฤติกรรมที่น่าสงสัยเมื่อเกิดขึ้น แม้ว่าจะมีกล้องหลายร้อยตัวที่ให้ข้อมูลกับโมเดลก็ตาม

การวิเคราะห์ความรู้สึกของฝูงชนเป็นอีกหนึ่งการใช้งานที่สามารถติดตามคิวที่ยาวและระบุความไม่พอใจที่อาจเกิดขึ้นได้ ทั้งหมดนี้เป็นการกระทำที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถระบุได้อย่างน่าเชื่อถือ แต่ด้วยการใช้ AI/ML เพื่อดูข้อมูลจากกล้องหลายร้อยตัวพร้อมๆ กัน ผู้เชี่ยวชาญเหล่านั้นสามารถดำเนินการได้อย่างเหมาะสมเมื่อจำเป็น ทำให้ประสิทธิภาพและความปลอดภัยโดยรวมเพิ่มขึ้นอย่างมาก

อะไรคือความท้าทายหลักที่องค์กรต้องเผชิญเมื่อนำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และ Quantum ช่วยลดความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างไร?

องค์กรต้องเปลี่ยนแนวทางในการจัดเก็บข้อมูลและจัดการเนื้อหาทั้งหมดให้ใหม่ ส่วนใหญ่ขององค์กรเติบโตขึ้นโดยการเพิ่มขีดความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลตามความต้องการแต่ละครั้ง ซึ่งสร้างความสับสนและความซับซ้อนของหลายผู้ให้บริการ

ด้วยการนำ AI มาใช้ องค์กรต้องทำให้ระบบจัดเก็บข้อมูลที่รองรับการดำเนินงานของตนง่ายขึ้น ซึ่งบางครั้งต้องใช้ “โซนร้อน” ของการรับข้อมูลเบื้องต้นหรือพื้นที่ลงจอดที่แอปพลิเคชันและผู้ใช้สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วที่สุด จากนั้นจึงมีการเพิ่ม “โซนเย็น” ของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถเก็บรักษาข้อมูลได้อย่างง่ายดายและปกป้องข้อมูลในลักษณะที่คุ้มค่า โดยมีความสามารถในการย้ายข้อมูลกลับเข้าสู่กระบวนการทำงาน “ร้อน” ได้อย่างรวดเร็ว

โดยการเปลี่ยนระบบจัดเก็บข้อมูลให้เล็กลงและง่ายขึ้น ภาระของผู้ดูแลระบบจะลดลงอย่างมาก โซลูชันการจัดการข้อมูล “ร้อน/เย็น” นี้เหมาะสำหรับการผสมผสาน AI/ML และ Quantum ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่นและง่ายต่อการบริหารจัดการ

นวัตกรรม AI ของ Quantum รวมกับเครื่องมือและเทคโนโลยี AI ที่มีพลังอื่นๆ เพื่อเพิ่มการเติบโตและประสิทธิภาพขององค์กรได้อย่างไร?

หลายคนคิดว่าการจัดเก็บข้อมูลสำหรับ AI/ML เป็นเพียงเรื่องของการให้อาหารหน่วยประมวลผลกราฟฟิก (GPUs) แต่นั่นเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของสมการ แม้ว่าความเร็วและประสิทธิภาพสูงอาจเป็นสิ่งสำคัญในการให้อาหารข้อมูลให้กับ GPUs ที่กำลังวิเคราะห์ข้อมูล แต่ภาพรวมใหญ่กว่านั้นเกี่ยวข้องกับวิธีที่องค์กรสามารถรวมการพัฒนา AI/ML ที่ซ้ำกันและวนซ้ำเข้ากับการทำงานของตน

การสร้าง “บอทความรู้” หรือ “บอทที่ปรึกษา” โดยใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อแจ้งให้พนักงานภายในรู้ถึงความต้องการขององค์กรเป็นหนึ่งในงาน AI/ML ที่สำคัญที่สุดในการแก้ไขปัญหา เพื่อให้บอทเหล่านี้มีประโยชน์และเป็นเอกลักษณ์สำหรับแต่ละองค์กร จะต้องใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จำนวนมากเพื่อแจ้งให้โมเดลที่ฝึกอบรมพวกเขาได้

การผสมผสาน Myriad กับระบบจัดเก็บวัตถุแบบคลาวด์ของเรา ActiveScale ช่วยให้องค์กรสามารถเก็บรักษาและอนุรักษ์ข้อมูลขนาดใหญ่และเนื้อหาที่ใหญ่ที่สุดได้ การรวมกันนี้ให้โซลูชันการจัดการข้อมูลแบบ end-to-end ที่แท้จริงสำหรับ AI pipelines ของลูกค้า นอกจากนี้ เมื่อรวมกับโซลูชัน CatDV ของเรา ลูกค้าสามารถติดป้ายกำกับและแค็ตตาล็อกข้อมูลเพื่อเพิ่มคุณค่าและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และ AI

คุณสามารถอธิบายคุณสมบัติในการจัดการกระบวนการทำงานที่ใช้ AI และวิธีที่คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้กระบวนการข้อมูลง่ายขึ้นได้หรือไม่?

เรากำลังสร้างเครื่องมือการจัดการกระบวนการทำงานที่ใช้ AI ที่รวมเข้ากับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลเพื่อทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในเวลาจริง ทำให้การตัดสินใจรวดเร็วและเป็นข้อมูลที่ดี นี่เป็นผลมาจากระบบการจำแนกและติดป้ายกำกับข้อมูลที่ใช้ AI ทั้งในการจัดระเบียบข้อมูลและทำให้ข้อมูลสามารถค้นหาได้ง่าย และสามารถดำเนินการตามมาตรฐานบนมีเดีย เช่น การปรับขนาดให้เหมาะสม ซึ่งลดความพยายามของมนุษย์ที่จำเป็นในการจัดระเบียบข้อมูลให้เข้ากับชุดฝึกอบรม

เครื่องมืออัตโนมัติอัจฉริยะจัดการการย้ายข้อมูล การสำรองข้อมูล และงานที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามข้อกำหนดตามนโยบายที่กำหนดไว้ ลดภาระการบริหารจัดการและรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลตลอดวงจรชีวิตของข้อมูล

มุมมองสำหรับการจัดการข้อมูลที่ใช้ AI คืออะไร และคุณคาดการณ์แนวโน้มใดๆ ในช่วงหลายปีที่จะมาถึง?

เมื่อเครื่องมือเหล่านี้พัฒนาและกลายเป็นแบบหลายโหมด จะทำให้มีวิธีการทำงานกับข้อมูลที่หลากหลายและเปิดกว้างมากขึ้น ในอนาคต คุณจะสามารถสนทนากับระบบและได้รับข้อมูลหรือข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจ เช่น ‘อะไรคือประเภทข้อมูลที่เติบโตเร็วที่สุดใน “โซนร้อน” ของฉัน?’ ระดับการเชี่ยวชาญนี้จะเป็นตัวแยกแยะสำหรับองค์กรที่สร้างเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูล ทำให้พวกเขาแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้จะเผชิญกับกระแสข้อมูลใหม่ๆ ที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

การวิเคราะห์แบบคลาวด์และการบริการจัดเก็บข้อมูลแบบคลาวด์ของ Quantum มีบทบาทอย่างไรในการจัดการข้อมูลโดยรวม?

องค์กรที่มีข้อกำหนดการจัดเก็บข้อมูลที่สำคัญและขยายตัวมักจะดิ้นรนในการจัดการกับความต้องการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานในงบประมาณที่จำกัด การจัดเก็บข้อมูลแบบคลาวด์สาธารณะอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่สูงและไม่คาดคิด ทำให้ยากต่อการประมาณการและซื้อความต้องการการจัดเก็บข้อมูลล่วงหน้าหลายปี ลูกค้าหลายรายต้องการประสบการณ์คลาวด์สาธารณะพร้อมค่าใช้จ่ายการดำเนินงานที่คาดการณ์ได้ แต่ไม่ต้องการค่าใช้จ่ายในการออกจากคลาวด์หรือ API ที่ไม่คาดคิด

เพื่อตอบสนองความต้องการนี้ เราได้พัฒนา Quantum GO เพื่อให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์คลาวด์ส่วนตัวพร้อมจุดเริ่มต้นที่ต่ำและตัวเลือกการชำระเงินรายเดือนที่คงที่สำหรับการบริการจัดเก็บข้อมูลแบบคลาวด์ที่แท้จริงในสถานที่ของตนเอง เมื่อความต้องการการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้น Quantum GO ให้ลูกค้าได้รับประโยชน์จากแบบจำลองการสมัครสมาชิก “จ่ายตามที่คุณเติบโต” ที่ง่ายต่อการขยายและปรับขนาดในลักษณะที่คุ้มค่า

Quantum วางแผนจะอยู่ในระดับแนวหน้าในการพัฒนา AI และการจัดการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้อย่างไร?

ในโลกปัจจุบัน การเป็นเพียง “ผู้ให้บริการจัดเก็บข้อมูล” ไม่เพียงพอ ความท้าทายใหม่ๆ ของข้อมูลและธุรกิจต้องการแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลที่มีพลัง AI ที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถเพิ่มคุณค่าของข้อมูลของตนได้ ที่ Quantum เรายังคงสร้างสรรค์และลงทุนในการเพิ่มความสามารถสำหรับลูกค้าเพื่อช่วยให้พวกเขาทำงานกับข้อมูลที่มีปริมาณมากตลอดทั้งวงจรชีวิตของข้อมูล

เรากำลังขยาย AI ที่ชาญฉลาดเพื่อเพิ่มความสามารถในการติดป้ายกำกับ แค็ตตาล็อก และจัดระเบียบข้อมูล ทำให้ง่ายต่อการค้นหา วิเคราะห์ และดึงคุณค่าออกมา เราจะยังคงปรับปรุงความสามารถ AI ที่ช่วยในการถอดเสียงวิดีโอ อ่านภาษาและวิดีโอไฟล์เป็นภาษาอื่นภายในไม่กี่วินาที และช่วยให้ค้นหาสิ่งที่พูดหรือค้นหาสิ่งเฉพาะในหลายไฟล์ได้อย่างรวดเร็ว

คุณสามารถให้คำแนะนำแก่องค์กรที่เพิ่งเริ่มต้นการเดินทางด้วย AI และการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หรือไม่?

AI/ML มีการตลาดที่มากและเพราะของนั้น จึงยากที่จะแยกแยะสิ่งที่เป็นประโยชน์และเป็นไปได้ องค์กรต้องคิดถึงข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้น และระบุวิธีการสร้าง การจับ และเก็บรักษาข้อมูล นอกจากนี้ องค์กรต้องหาวิธีแก้ปัญหาในการจัดเก็บข้อมูลที่พร้อมให้บริการและดึงข้อมูลออกมาเมื่อต้องการ และช่วยให้กระบวนการทำงานและพัฒนาที่จะเกิดขึ้นในอนาคต

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Quantum เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม